Red, Black을 잘못 표시한 사람들

랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 여전히 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. Red를 Black 이라고 한 사람의 수효(25명)과 Black을 Red 라고 한 사람의 수효(18명)이 상당히 닮았습니다. 랜덤화의 효과로 볼 수 있습니다.

제출시간 학번 랜덤화출석부 구글예습퀴즈
2024-09-09 03:17:20 20231512 Red Black
2024-09-09 16:33:30 20217180 Red Black
2024-09-09 18:40:25 20227106 Black Red
2024-09-09 19:15:51 20182519 Red Black
2024-09-09 22:03:06 20241520 Black Red
2024-09-10 20:48:25 20205267 Red Black
2024-09-11 07:03:13 20243939 Red Black
2024-09-11 12:49:24 20213241 Red Black
2024-09-11 14:03:43 20182845 Red Black
2024-09-11 14:50:23 20233808 Red Black
2024-09-11 16:08:30 20246232 Black Red
2024-09-11 16:15:59 20243903 Black Red
2024-09-11 16:44:52 20242551 Red Black
2024-09-11 18:40:28 20213064 Red Black
2024-09-11 21:39:35 20242997 Black Red
2024-09-11 23:40:19 20242327 Red Black
2024-09-11 23:51:34 20242525 Red Black
2024-09-12 13:41:07 20212551 Black Red
2024-09-12 13:52:39 20236727 Red Black
2024-09-12 14:49:48 20242323 Red Black
2024-09-12 17:18:42 20246225 Black Red
2024-09-12 22:47:51 20246306 Black Red
2024-09-13 11:24:15 20243622 Red Black
2024-09-13 12:35:49 20222960 Red Black
2024-09-13 14:25:08 20244120 Red Black
2024-09-14 08:38:02 20242358 Red Black
2024-09-14 11:27:13 20191623 Red Black
2024-09-14 18:28:32 20242508 Black Red
2024-09-14 22:46:05 20203055 Black Red
2024-09-15 00:27:13 20246648 Red Black
2024-09-15 09:40:26 20201721 Red Black
2024-09-15 14:20:27 20183006 Black Red
2024-09-15 18:31:43 20231720 Black Red
2024-09-15 19:43:16 20231062 Black Red
2024-09-15 19:48:20 20215109 Black Red
2024-09-15 19:53:46 20243826 Black Red
2024-09-15 20:28:46 20225117 Red Black
2024-09-15 21:38:06 20242753 Black Red
2024-09-17 10:56:11 20182308 Black Red
2024-09-18 12:52:26 20243815 Red Black
2024-09-19 12:11:15 20242439 Black Red
2024-09-21 22:22:18 20242112 Red Black
2024-09-21 23:26:01 20232705 Red Black
2024-09-21 23:50:48 20162755 Black Red
2024-09-22 02:40:24 20243913 Black Red
  Red(구글예습퀴즈) Black(구글예습퀴즈)
Red(랜덤화출석부) 295 25
Black(랜덤화출석부) 20 296

퀴즈 응답 비교

Q1. 춘추전국시대에 국가통계관리의 중요성 강조

관자(집계표)

  공자 맹자 관자 노자 장자 계
Red 51 21 225 12 6 315
Black 59 28 215 13 6 321
계 110 49 440 25 12 636
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.793 NA 0.7861

관자(%)

공자 맹자 관자 노자 장자 계
17.3 7.7 69.2 3.9 1.9 100.0

Q2. 국가정책을 수립하는 데 통계의 역할

통계의 중요성(집계표)

  절대로 중요하지 않다 거의 중요하지 않다 보통이다 상당히 중요하다 절대적으로 중요하다 계
Red 2 2 13 126 172 315
Black 3 1 8 131 178 321
계 5 3 21 257 350 636
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.333 NA 0.5232

통계의 중요성(%)

절대로 중요하지 않다 거의 중요하지 않다 보통이다 상당히 중요하다 절대적으로 중요하다 계
0.79 0.47 3.30 40.41 55.03 100.00

Q3. 우리나라 생산가능인구 감소 시기

생산가능인구 감소 시기(집계표)

  2012 2017 2022 2027 계
Red 34 252 24 5 315
Black 27 264 26 4 321
계 61 516 50 9 636
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.217 NA 0.7746

생산가능인구 감소 시기(%)

2012 2017 2022 2027 계
9.6 81.1 7.9 1.4 100.0

Q4. 우리나라 총인구 최대 시기

총인구 최대 시기(집계표)

  2018 2019 2020 2021 계
Red 67 23 206 19 315
Black 73 26 205 17 321
계 140 49 411 36 636
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
0.4978 3 0.9194

총인구 최대 시기(%)

2018 2019 2020 2021 계
22.0 7.7 64.6 5.7 100.0

Q5. 소멸위험 단계 개선 지역

소멸위험 단계 개선 지역(집계표)

  서울 경기 세종 제주 계
Red 16 17 256 26 315
Black 16 25 261 19 321
계 32 42 517 45 636
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
2.605 3 0.4567

소멸위험 단계 개선 지역(%)

서울 경기 세종 제주 계
5.0 6.6 81.3 7.1 100.0

Q6. 조출생률과 합계출산율

조출생률과 합계출산율(집계표)

  합계출산율 A : 0.5, B : 0.125, C : 0.25 합계출산율 A : 0.25, B : 0.125, C : 0.5 합계출산율 A : 0.125, B : 0.5, C : 0.25 합계출산율 A : 0.5, B : 0.25, C : 0.125 계
Red 164 52 62 37 315
Black 167 47 74 33 321
계 331 99 136 70 636
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
1.511 3 0.6798

조출생률과 합계출산율(%)

합계출산율 A : 0.5, B : 0.125, C : 0.25 합계출산율 A : 0.25, B : 0.125, C : 0.5 합계출산율 A : 0.125, B : 0.5, C : 0.25 합계출산율 A : 0.5, B : 0.25, C : 0.125 계
52.0 15.6 21.4 11.0 100.0

Cheating Charts

Q7. 눈속임 그래프

지난 학기까지 앞에 나오는 선지를 고르기 쉽다는 1번효과에 대한 질문을 만들어서 테스트해 왔지만 효과를 검증하기 어려워 문제를 바꿔 보았습니다. 언론방송에서 가끔 원형그래프나 막대그래프를 제시하면서 숫자와 그림이 맞지 않는 경우를 볼 수 있습니다. 여러분들은 그런 경우에 어떻게 인식하는 지 Red 와 Black 에 언론기관에서 발표한 눈속임 그래프를 보여주면서 어떤 응답이 나올지 살펴보았습니다. 여러분들은 대부분 눈속임 그래프에 속지 않고 있습니다. 언론기관들이 왜 이런 짓들을 하는지 궁금해집니다.

집계표

  제대로 보여주고 있다 제대로 보여주고 있지 않다 모름/응답거절 계
Red(김영란법 국회통과) 72 197 46 315
Black(고위공직자 범죄수사처 설립) 101 153 67 321
계 173 350 113 636
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
14.24 2 0.0008088 * * *

% 비교

  제대로 보여주고 있다 제대로 보여주고 있지 않다 모름/응답거절 계
Red(김영란법 국회통과) 22.9 62.5 14.6 100.0
Black(고위공직자 범죄수사처 설립) 31.5 47.7 20.9 100.0

Mosaic Plot

제출 시간의 분포

과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고 싶어서 하나 추가하였습니다. 아직은 학기초라 덜 한데, 중반 이후가 되면 마지막 날, 그것도 오후2시부터 몰리는 현상을 관찰할 수 있습니다. 여기서조차 랜덤화 효과를 관찰할 수 있네요. p-value 에 유의해 주세요. 제출시간과 관련한 두 가지 현상에 대해서도 여러분의 생각을 들어보고 싶습니다. 첫째, 랜덤화 효과. 둘쨰, 마감날에 몰리는 현상.

일 단위 마감 시간으로부터 제출 시간의 분포

분포표 (Red, Black 은 닮았는가?)

일 단위
  [0,1] (1,2] (2,3] (3,4] (4,5] (5,6] (6,7] (7,8] (8,9] (9,10] (10,11] (11,12] (12,13] (13,14]
Red 8 29 8 19 10 7 7 50 28 34 27 35 18 35
Black 7 22 14 13 7 5 7 55 32 29 24 33 32 41
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
10.13 13 0.6836

막대그래프

Mosaic Plot